基于通道压缩的原子范数最小化 DOA 估计算法

针对波达方向(DOA)估计算法的精度以及分辨率受通道数目影响的问题,本文提出了基于通道压缩的原子范数最小化(CC-ANM)无网格DOA估计算法。该算法首先对通道数进行压缩,然后对压缩之后数据的协方差矩阵进行特征值分解,利用分解得到的特征值和特征向量构建新的观测向量,以此来构建单快拍模型下的ANM问题,最后根据半正定规划问题的最优解建立Toeplitz矩阵,通过其Vandermonde分解获得信号DOA参数的估计结果。仿真实验验证了CC-ANM算法在阵元数为20,压缩率为2,信噪比为20 dB,快拍数为200时,估计精度可以达到0.1°以下。对于角度间隔2°以上的信号可以达到100%的测量。对仪器接收入射角度为0°实测数据进行测试,该算法估计精度在0.3°以下,要优于同等条件下的压缩感知类算法。     

基于模型的星载PolSAR海冰自适应极化分解法

提出了基于模型的星载PolSAR海冰自适应极化分解法,该算法涉及体散射分量自适应分解以及表面、二面散射分量自适应分解两方面。在体散射自适应分解方面,推导了体散射功率的解析表达式从而实现了对极化信息的完整利用,构建了完全覆盖海冰粒子水平、垂直和随机定向的三个体散射模型,并采用基于最大功率拟合的自适应模型选择策略,解决了当前海冰极化分解法无法根据冰层中夹杂的盐水包裹体构成的粒子云的定向方式自适应匹配体散射模型的问题。在表面和二面散射自适应分解方面,将标准Huynen二分法用于对体散射分解后的剩余相干矩阵的降秩分解,根据实际冰面的散射机制自适应选取分解方法,提取了表面散射和二面散射功率信息,在实现极化散射信息完整利用的同时保证分解结果不会退化。基于高分三号（GF-3）卫星全极化合成孔径雷达获取的南极洲普利兹湾海冰数据开展了体散射模型和分解算法的有效性验证。体散射分量的分解结果首次从极化分解角度揭示了冰层中盐水包裹体以垂直定向为主导、同时存在次级随机定向以及不可忽视的水平定向的定向特征。     

基于有限新息率的正交偶极子阵列信号参数估计算法

为解决极化敏感阵列波达方向(DOA)估计中压缩感知类算法的网格失配问题,该文提出一种基于有限新息率(FRI)的正交偶极子阵列无网格信号参数估计算法。首先,利用均匀正交偶极子线阵中不同极化指向天线的两个子阵,求取其自相关矩阵之和,并通过协方差拟合准则恢复出满足Toeplitz结构的协方差矩阵。然后,利用该协方差矩阵构建FRI信号重构模型,求解以重构结果为系数的多项式的零点,就可以得到入射信号DOA参数的估计结果。最后,根据已估计出的DOA参数以及两个子阵的自相关矩阵和互相关矩阵,利用最小二乘法计算得到入射信号的极化参数估计结果。仿真实验表明,该算法与子空间类和压缩感知类算法相比,具有更高的估计精度及更好的角度分辨力。     

复合诱变选育壳聚糖酶高产菌种及产酶条件优化

以具有产壳聚糖酶能力的枯草芽孢杆菌（Bacillus subtilis）G10为出发菌,利用紫外和微波对菌株G10进行复合诱变,选育壳聚糖酶高产菌株,并采用正交试验设计对突变株产酶条件进行优化。结果选育出一株产酶活相对较高的突变株W1-32,优化后的产酶条件为果糖1.3%,胶体壳聚糖0.5%,酵母粉2.0%,MgSO4·7H2O 0.3%,初始pH 7.2,温度28 ℃,转速200 r/min。在此优化条件下,菌株W1-32产壳聚糖酶活为11.82 U/mL,是出发菌株G10的6.9倍。该研究为菌种的选育和进一步研究应用提供理论依据。